Advertisement

利用OpenCV与C#实现双目标定及3D视觉的方法

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
本研究探讨了基于OpenCV库和C#语言的双目摄像头标定技术及其在三维视觉中的应用方法，旨在提高图像处理精度。 Emgu CV 是 .NET 平台下对 OpenCV 图像处理库的封装，即为 .NET 版本的 OpenCV。由于 OpenCV 用 C 和 C++ 编写，而 Emgu 使用 C# 封装了它，使得可以用 .Net 语言调用。这里以使用 OpenCV 和 C# 实现双目视觉标定为例，并采用 SGBM 方法实现视差图计算和三维匹配。具体步骤如下：首先获得相机1的校准参数；然后获取相机2的校准参数；接下来得到两台相机之间内外参的校准数据；之后利用这些信息来获取视差图；最后通过 SGBM 方法进行 3D 匹配。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 利用OpenCV与C#实现双目标定及3D视觉的方法
    优质
    本研究探讨了基于OpenCV库和C#语言的双目摄像头标定技术及其在三维视觉中的应用方法，旨在提高图像处理精度。 Emgu CV 是 .NET 平台下对 OpenCV 图像处理库的封装，即为 .NET 版本的 OpenCV。由于 OpenCV 用 C 和 C++ 编写，而 Emgu 使用 C# 封装了它，使得可以用 .Net 语言调用。这里以使用 OpenCV 和 C# 实现双目视觉标定为例，并采用 SGBM 方法实现视差图计算和三维匹配。具体步骤如下：首先获得相机1的校准参数；然后获取相机2的校准参数；接下来得到两台相机之间内外参的校准数据；之后利用这些信息来获取视差图；最后通过 SGBM 方法进行 3D 匹配。
     
  • 【计算机视觉】双目标定的原理与MATLAB实现
    优质
    本课程深入讲解双目标定的原理及其在计算机视觉中的应用，并详细演示如何使用MATLAB进行实践操作。适合希望掌握图像校准技术的学习者和研究人员。 通过相机成像几何模型，并借助空间物体表面某点的世界坐标系与其在图像中的对应点之间的关系来确定几何参数的过程称为相机标定。双目标定是进行双目测距不可或缺的步骤，其精度直接影响后续环节的准确性，而操作难度则影响到使用便利性。在视觉测量和三维重建等领域中，相机标定精度对最终结果有重要影响。高精度的相机标定通常通过拍摄特定标靶来实现，常见的方法包括直接线性变换法、Tsai两步法以及张正友的方法等。其中，由于操作简单且设备要求低，并能获得较高精度的优点，张正友的方法被广泛应用于计算机视觉领域。 使用该方法时需要从多个角度拍摄棋盘格标定板的图片，通过检测到的棋盘角点与世界坐标点之间的对应关系求解封闭形式的结果。以此结果作为初始值，再利用Levenberg-Marquardt算法进行非线性优化以进一步提高精度。由于张正友方法对所用标靶要求不高且能获得较高精度，在高精度视觉测量领域获得了广泛应用。 在笔者研究的视觉同步定位与建图（SLAM）系统中，相机成像和几何参数的准确性是前端处理的关键部分。尽管目前大多数视觉SLAM系统的常规做法包括了相应的标定方案，但这些方法仍需进一步改进以提高整体性能。
     
  • 双目视觉的标定与校正.zip
    优质
    本项目探讨了如何通过软件算法实现双目视觉系统的精确标定和图像校正技术，以提升立体视觉系统深度信息获取的准确性。 calib_imgs文件夹：存储拍摄得到的左右目图片，左目棋盘格图片存于文件夹1，右目棋盘格图片存于文件夹2。calib_left.cpp：进行左目摄像头的标定。calib_right.cpp：进行右目摄像头的标定。calib_stereo.cpp：进行双目标定。get_img.cpp：用于移动棋盘格，存储左右目拍摄的图片。undistort_rectify.cpp：进行双目校正。环境配置为c++代码和OpenCV 4.5.3环境。
     
  • 基于OpenCV的双目视觉系统标定与校正代码
    优质
    本项目提供了一套基于OpenCV库实现的双目视觉系统标定与图像校正代码，适用于机器人视觉、自动驾驶等领域的研究和应用开发。 使用OpenCV对双目视觉系统进行标定和校正可以实现很高的精度。
     
  • 利用Python实现SAD算法的双目立体视觉匹配方法.rar
    优质
    本资源提供了一种基于Python编程语言实现的SAD（Sum of Absolute Differences）算法应用于双目立体视觉中的视差计算与深度估计的方法，适用于计算机视觉和机器人技术领域。 SAD（绝对差之和）是一种图像匹配算法。其基本思想是计算像素值差异的绝对值并求和来评估两个图像块之间的相似度。该方法通常应用于图像块匹配，通过快速比较不同区域内的像素数值差距来进行初步筛选，虽然速度较快但精确性有限，适合多级处理流程中的初始阶段使用。
     
  • 双目视觉的标定与测量技术
    优质
    本研究聚焦于双目视觉系统中的标定及测量技术，探讨其在深度信息获取、物体识别等领域应用，提升精度与效率。 该项目的代码实现了双目视觉标定及立体匹配、视差计算与深度图生成等功能，并配有用于标定的图片资料。详细的项目描述可以在相关博客中找到，其中对各段代码的功能进行了具体阐述。欢迎交流讨论。
     
  • 双目视觉的立体标定与校正
    优质
    本研究探讨了基于双目视觉系统的立体标定及图像校正技术，旨在提高三维场景重建和测量精度。通过优化算法实现高效准确的深度信息获取。 使用VS2013和OpenCV3.0对左右两幅相机获取的棋盘格标定图像进行立体标定和校正，为后续的立体匹配与三维重建奠定基础。
     
  • 基于OpenCV的单目视觉定位C++实现代码
    优质
    本项目提供了一个使用C++和OpenCV库实现的单目视觉定位系统。通过图像处理技术精准计算相机位置，适用于机器人导航、增强现实等领域。 OpenCV单目视觉定位技术能够检测并识别自定义的物体标签，并计算出自定义物体到摄像头光心在X、Y方向上的距离，适用于无人机或机器人视觉定位。
     
  • 基于OpenCV的单目视觉定位C++实现代码
    优质
    本项目提供了一套基于OpenCV库的C++实现代码，用于进行单目相机下的视觉定位。通过图像处理技术，精准估计物体或机器人的位置信息。 OpenCV单目视觉定位能够检测并识别自定义的物体标签，并计算出自定义物体距离摄像头光心的X、Y方向的距离，用于无人机或机器人的视觉定位。
     
  • 基于双目视觉的投影仪标定方法研究
    优质
    本研究探讨了一种基于双目视觉技术的新型投影仪标定方法，旨在提高标定精度和效率。通过分析图像对之间的立体匹配关系，实现精确的几何校准。此法适用于多种复杂场景下的投影应用需求。 在三维视觉测量系统中，对仪器参数的标定是一项关键任务，特别是在三维结构光测量系统中，投影仪内外参数的标定尤为重要。然而，目前投影仪的参数标定存在精度偏低、方法单一以及操作不便等问题。 为此，提出了一种基于双目视觉技术的新算法来解决这些问题。该算法将投影仪视为反向相机，并使用一个辅助相机捕捉不同位置上设置的标准平面图像，以此建立摄像机图像与标准平面之间的对应关系。接着通过极线原理确定摄像机和投影仪之间图像的匹配关系，从而准确地获取到标定平面对应于投影仪图像的关系。 实验结果显示，该方法能够满足高精度的要求，并且可以将不成熟的投影仪参数校准过程转化为更为成熟可靠的相机校准技术。